• Strona główna
• Blog
• Cała prawda o korzystaniu z Internetu – statystyki Google

Cała prawda o korzystaniu z Internetu – statystyki Google

 

W czasach, w których 92% Polaków korzysta z telefonów komórkowych, użytkownicy zmieniają swoje przyzwyczajenia bardziej dynamicznie niż kiedykolwiek wcześniej, a wkraczające nowe technologie sieją zamęt w przyzwyczajeniach zakupowych – warto być na bieżąco. Jak to zrobić? Google przychodzi z pomocą, przekazując do naszej dyspozycji zupełnie darmowe narzędzie.

Customer Barometer w atrakcyjny graficznie i intuicyjny strukturalnie sposób dostarcza najistotniejszych danych dotyczących sposobów korzystania z Internetu przez ludzi na całym świecie. Customer Barometer składa się z czterech kategorii prezentowania danych:

W ramach tego artykułu przyjrzymy się pierwszej kategorii, która pozwala użytkownikowi nie tylko zapoznać się z danymi, ale również dostosowywać ich wygląd i zakres do własnych potrzeb. Graph Bulider umożliwia przeglądanie statystyk dotyczących sposobów korzystania z Internetu, przedstawionych w formie przejrzystych wykresów, i dostosowywanie ich do swoich potrzeb za pomocą filtrów. Na każdy z wykresów możemy nałożyć filtr prezentujący dane dla konkretnej płci, grupy wiekowej, a także w podziale na grupy ze względu na dochód, rodzaj i liczbę używanych urządzeń. Statystyki dostępne są dla 56 krajów i narzędzie umożliwia porównywanie ich ze sobą. Dzięki temu można swobodnie przeglądać statystyki odpowiedzi na wszystkie pytania tylko dla interesującej nas grupy docelowej.

W jaki sposób można wykorzystać filtr porównujący grupy wiekowe?

Poszczególne wykresy zawierają uśrednione dane dotyczące całej populacji, jednakże nie zawsze średnia jest najlepszym wyznacznikiem. Warto używać filtrów i poznawać zachowania konkretnych grup docelowych.

Przykład: W Polsce 34% ankietowanych co najmniej raz w tygodniu używa smartfonów do oglądania filmików w Internecie. Jednakże sprawdzając, jak dana czynność rozkłada się na poszczególne grupy wiekowe, dowiemy się, że w rzeczywistości wartość waha się między 60% w grupie najmłodszych użytkowników do zaledwie 6% wśród najstarszych. Taka wiedza pozwala na bardziej skuteczne targetowanie reklam kierowanych na urządzenia mobilne i nie tylko.

W ten sam sposób można porównać ze sobą statystyki dotyczące płci i zweryfikować nasze przeczucia na temat grup docelowych. Przykładem może być sprawdzenie, że w grupie wiekowej 25-34 bardzo zbliżona liczba kobiet i mężczyzn używa smartfonów do grania w gry co najmniej raz w tygodniu.

 

W jaki sposób można wykorzystać informacje na temat sposobu korzystania przez użytkowników z kilku urządzeń jednocześnie?

Przykład: Z danych wynika, że średnio aż 61% użytkowników korzysta z Internetu podczas oglądania telewizji. W przypadku osób poniżej 25 roku życia to aż 89% użytkowników, dla grupy wiekowej 25-34 to 76% użytkowników, a dla grupy wiekowej 35-44 to 61% użytkowników. Oznacza to, że emitowanie reklam telewizyjnych zachęcających do wejścia na naszą stronę internetową bez wątpienia przyniesie zamierzony efekt.

W jaki sposób wykorzystać statystyki do weryfikacji efektu ROPO?

ROPO, czyli Research Online Purchase Offline lub Research Offline Purchase Online, to rodzaj zachowań konsumenckich polegający na tym, że klienci szukają informacji na temat produktów w sieci, ale kupują w sklepach stacjonarnych lub odwrotnie: oglądają produkty w sklepie stacjonarnym, a następnie kupują w Internecie. Graph Builder pozwoli sprawdzić, jaka jest skala efektu ROPO w Polsce w podziale ze względu na wiek, płeć czy poziom dochodów.

W jaki sposób można wykorzystać porównanie populacji kilku krajów?

Przykład: Przed rozpoczęciem kampanii reklamowej otwartej na nowe rynki warto sprawdzić, czy mieszkańcy danego kraju są otwarci na kupowanie w zagranicznych sklepach online. W Austrii aż 62% ankietowanych dokonuje zakupu online w sklepie zagranicznym co najmniej raz w roku. To ponad trzykrotnie więcej osób niż w Polsce, gdzie 61% użytkowników nigdy nie kupiło online produktu ze sklepu zagranicznego.

Wykres przedstawia statystyki odpowiedzi dla Polski i Austrii z uwzględnieniem tylko dwóch kategorii odpowiedzi (co najmniej raz w roku oraz nigdy dotąd). Dane na stronie zawierają również statystyki odpowiedzi dla kategorii pośrednich, ale dzięki funkcji ukrywania wybranych kategorii dane mogą być przedstawione dla dowolnej liczby kategorii.

Dodatkowo każdy z wykresów można pobrać, korzystając z menu w prawym górnym rogu. Po pobraniu plik będzie zawierał nie tylko wykres z danymi, ale również informacje jakie pytanie zostało zadane, ilu respondentów wzięło udział w badaniu, jaka była grupa badana oraz jakie jest źródło danych znajdujących się na wykresie.

Informacje te można znaleźć również pod każdym z wykresów. Te pozornie nieistotne informacje znaczą bardzo wiele i pozwalają na lepsze zrozumienie tego, co przedstawia dany wykres.

Jakie niedoskonałości zawiera Graph Builder?

Mimo niezwykle przydatnych informacji na temat oryginalnego brzmienia pytania zamieszczonych poniżej każdego wykresu, niektóre statystyki nadal są trudne do zinterpretowania. Wykres, który powinien nas informować o tym, w jakim stopniu użytkownicy interesują się technologią, przedstawia procentowe wyniki powiązane ze stwierdzeniami: „Nowe technologie oferują więcej możliwości niż zagrożeń” oraz „Prywatność i bezpieczeństwo danych są dla mnie bardzo ważne.” Odpowiedzi wydają się nie pasować do tytułu wykresu. Sprawdzenie brzmienia zadawanego pytania nadal nie rozwiewa wszystkich wątpliwości. Polecenie brzmiało następująco: Zaznacz na skali od 1 do 5 w jakim stopniu zgadzasz się lub nie zgadzasz się z poniższymi stwierdzeniami, gdzie 1 oznacza „zdecydowanie się zgadzam” a 5 „zdecydowanie się nie zgadzam”. Co w takim przypadku oznaczałoby 100%? Czy to sytuacja, w której wszyscy respondenci ocenili na 1 dane stwierdzenie? Jeśli, tak co w przypadku, gdyby wszyscy użytkownicy nie zgadzali z danymi stwierdzeniami, czy statystyki byłyby równe 0%, czy -100%? Zgłębienie metodologii również nie odpowiada na to pytanie. Na szczęście takie sytuacje zdarzają się bardzo rzadko.

W przypadku używania kilku filtrów jednocześnie może pojawić się informacja na temat małej próby dla danej grupy użytkowników. Pojawiają się dwa rodzaje komunikatów: „Low base”, oznacza, że baza była mała, ale mimo to dane zostały wyświetlone, za to „Base too small”, pojawia się gdy baza jest zbyt mała, by przedstawić statystyki.

Przykładowo filtr, który często powoduje pokazywanie się komunikatu „Base to small” jest związany z wyborem grupy osób, którzy nie są użytkownikami komputerów. Jednocześnie to dobry znak, ponieważ oznacza to, że dane nie są przedstawiane na podstawie małej próby, a co za tym idzie można przypuszczać, że statystyki są rzetelne.

Podczas przeglądania statystyk może pojawić się komunikat zachęcający do używania filtru kategorii produktowych. To bardzo przydatna funkcja, dzięki temu możemy analizować dane dotyczące, takich produktów jak: samochody, bilety do kina, bilety samolotowe, hotele, ubrania i obuwie, laptopy, kosmetyki, muzyka, witaminy i wiele innych.

Niestety, czasami komunikat pokazuje się również w przypadku pytań, dla których nałożenie filtrów produktowych nie jest możliwe.

Podsumowanie możliwości

Przed podjęciem decyzji biznesowych i rozpoczęciem działań marketingowych warto sprawdzić aktualne trendy w przyzwyczajeniach użytkowników. Graph Builder dostarczy najważniejszych informacji na temat procesów decyzyjnych oraz sposobów korzystania z urządzeń konkretnych grup docelowych. Pozwoli na zapoznanie się z danymi dotyczącymi każdego etapu zakupowego, od szukania inspiracji czy informacji na dany temat, po finalizację zamówienia.

 

Zapisz się do newslettera i otrzymaj bezpłatnie e-book!

Zapisz mnie